論文の概要: MorDIFF: Recognition Vulnerability and Attack Detectability of Face
Morphing Attacks Created by Diffusion Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01843v1
- Date: Fri, 3 Feb 2023 16:37:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 15:32:44.346760
- Title: MorDIFF: Recognition Vulnerability and Attack Detectability of Face
Morphing Attacks Created by Diffusion Autoencoders
- Title（参考訳）: MorDIFF:拡散オートエンコーダによる顔形態攻撃の認識脆弱性と攻撃検出性
- Authors: Naser Damer, Meiling Fang, Patrick Siebke, Jan Niklas Kolf, Marco
Huber, Fadi Boutros
- Abstract要約: 顔のモーフィング攻撃は画像レベルでも表現レベルでも生成される。
拡散オートエンコーダモデルの最近の進歩は、GANの限界を克服し、高い再構成忠実度を実現している。
本研究では,拡散オートエンコーダを用いて顔形態形成攻撃を画像レベルおよび表現レベルの幅広い形態と比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.663919597506055
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Investigating new methods of creating face morphing attacks is essential to
foresee novel attacks and help mitigate them. Creating morphing attacks is
commonly either performed on the image-level or on the representation-level.
The representation-level morphing has been performed so far based on generative
adversarial networks (GAN) where the encoded images are interpolated in the
latent space to produce a morphed image based on the interpolated vector. Such
a process was constrained by the limited reconstruction fidelity of GAN
architectures. Recent advances in the diffusion autoencoder models have
overcome the GAN limitations, leading to high reconstruction fidelity. This
theoretically makes them a perfect candidate to perform representation-level
face morphing. This work investigates using diffusion autoencoders to create
face morphing attacks by comparing them to a wide range of image-level and
representation-level morphs. Our vulnerability analyses on four
state-of-the-art face recognition models have shown that such models are highly
vulnerable to the created attacks, the MorDIFF, especially when compared to
existing representation-level morphs. Detailed detectability analyses are also
performed on the MorDIFF, showing that they are as challenging to detect as
other morphing attacks created on the image- or representation-level. Data and
morphing script are made public.
- Abstract（参考訳）: 新たな攻撃を予見し、緩和するためには、顔のモーフィング攻撃を作成する新しい方法の研究が不可欠である。
モーフィング攻撃の生成は通常、画像レベルまたは表現レベルで実行される。
符号化された画像が潜時空間に補間され、補間ベクトルに基づく形態画像を生成するGAN(Generative Adversarial Network)に基づいて、これまで、表現レベルのモーフィングが行われた。
このようなプロセスは、GANアーキテクチャの限られた再構築忠実さによって制約された。
拡散オートエンコーダモデルの最近の進歩は、GANの限界を克服し、高い再構成精度をもたらす。
理論的には、それらが表現レベルの顔変形を行うための完璧な候補となる。
本研究では,拡散オートエンコーダを用いて顔形態形成攻撃を画像レベルおよび表現レベルの幅広い形態と比較する。
4つの最先端顔認識モデルの脆弱性解析により,このようなモデルが生成した攻撃,特に既存の表現レベルの形態に対して非常に脆弱であることが示されている。
詳細な検出可能性解析はmordiffでも行われ、画像や表現レベルで生成される他のモーフィング攻撃と同様に検出が困難であることを示している。
データとモーフィングスクリプトは公開されています。
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